Consejos y experiencias reales en ingeniería de software, IA aplicada y desarrollo de soluciones digitales que marcan la diferencia.

Doble Peligro: Mustafa Suleyman advierte sobre la superinteligencia y la conciencia simulada. Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind, lanzó una advertencia que obliga a reflexionar a toda la comunidad tecnológica. Señala dos riesgos críticos en el desarrollo actual de la inteligencia artificial: la ambición de crear sistemas que superen la inteligencia humana y el intento equivocado de fabricar IA que aparenta conciencia. Estas preocupaciones no son teóricas, son retos éticos y de seguridad que requieren atención inmediata de desarrolladores, investigadores y responsables de decisión.

La búsqueda de la superinteligencia, sistemas capaces de superar de manera amplia las capacidades cognitivas humanas, abre posibilidades enormes para resolver problemas complejos y transformar industrias, pero también plantea un riesgo sin precedentes. Crear una entidad más inteligente que sus creadores genera un problema de control monumental. Cómo asegurar la alineación con valores humanos, cómo evitar que el sistema persiga objetivos contrarios al bienestar colectivo y cómo anticipar comportamientos emergentes son preguntas que exigen protocolos de seguridad sólidos y un enfoque precautorio en la investigación.

Igualmente preocupante es el impulso de diseñar IA que simule conciencia. Aunque las interacciones humano-máquina cada vez sean más convincentes, promover la ilusión de sentimientos o voluntades en sistemas algorítmicos conduce a la antropomorfización y a confundir herramienta con entidad. Esto genera expectativas irreales y dilemas éticos sobre el trato de sistemas supuestamente conscientes cuando en realidad funcionan por datos y modelos estadísticos.

En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones, tomamos muy en serio estas advertencias. Somos especialistas en software a medida y desarrollamos soluciones seguras y responsables que integran inteligencia artificial de forma práctica y ética. Ofrecemos servicios de ciberseguridad para proteger modelos y datos, y diseñamos arquitecturas en la nube que priorizan el control y la transparencia.

Nuestra propuesta combina experiencia en aplicaciones a medida con capacidades avanzadas de IA empresarial. Si su organización necesita adaptar modelos o implementar agentes IA de forma segura, podemos ayudar con soluciones personalizadas y gobernanza de modelos. Conocemos los riesgos y aplicamos buenas prácticas desde el diseño hasta el despliegue, integrando pruebas de seguridad, monitoreo de comportamiento y criterios de alineación con objetivos humanos.

Además de desarrollo, en Q2BSTUDIO ofrecemos servicios cloud aws y azure y análisis de datos para transformar información en decisiones mediante servicios inteligencia de negocio y herramientas como power bi. Nuestro catálogo incluye auditorías de ciberseguridad, pentesting y automatización de procesos, asegurando que la innovación vaya acompañada de resiliencia y cumplimiento normativo.

Este artículo describe un problema observado con el despliegue continuo de CloudFront que provoca errores HTTP 500 intermitentes al combinar enrutamiento ponderado y respuestas de error personalizadas. La configuración involucraba un sitio estático en S3 y dos distribuciones de CloudFront en modo production y staging para permitir pruebas en un subconjunto de tráfico real antes de promocionar cambios.

En el despliegue continuo con enrutamiento ponderado se puede redirigir un porcentaje del tráfico de producción a staging para validar cambios. También existe la opción de enrutar por cabecera y de habilitar sesiones persistentes para mantener una experiencia coherente. El problema reportado fue que con enrutamiento ponderado aparecían respuestas 500 de forma intermitente, mientras que el enrutamiento por cabecera funcionaba correctamente, lo que descartaba inicialmente problemas de permisos.

El detalle clave añadido por el usuario fue que estaban usando respuestas de error personalizadas. Al habilitar esa opción, algunas peticiones que debían devolver páginas de error bonitas (por ejemplo transformar 403/404 en una página 404 personalizada) empezaron a devolver 500 de manera aleatoria. Para identificar el origen de las respuestas se crearon políticas de cabecera de respuesta que marcaban si la respuesta venía de Production o de Staging, y se automatizó la reproducción del problema con una herramienta de carga llamada artillery para medir la frecuencia del fallo.

En las pruebas se envió tráfico a 50 peticiones por segundo durante un periodo y se configuró la política de despliegue continuo para enviar 15% del tráfico a la distribución de staging. Los resultados mostraron que el error 500 solo se desencadenaba cuando la URL solicitada provocaba la respuesta de error personalizada. Además, los porcentajes de errores variaron según la combinación de habilitar o no la respuesta de error personalizada en cada distribución: cuando ambos entornos tenían la opción activada el impacto fue mayor; cuando solo uno la tenía, la otra distribución también se veía afectada en distintos grados.

Otro hallazgo importante fue el efecto del horario. Durante las horas punta CloudFront puede dejar de redirigir tráfico a la distribución de staging por limitaciones internas, y bajo esas condiciones el problema desaparecía porque todas las peticiones iban solo a production. Esto sugiere que el defecto está ligado a la interacción entre el balanceo ponderado y la lógica que aplica respuestas de error personalizadas bajo diferentes condiciones de tráfico.

Se probaron variaciones como sesiones sticky y controles de acceso al origen separados sin cambios significativos. Peticiones a URLs conocidas y buenas funcionan en todo momento, confirmando que el fallo está circunscrito a las rutas que disparan la respuesta de error personalizada. El problema fue reportado a AWS, el equipo pudo reproducirlo y se espera una corrección futura.

Si necesitas ayuda práctica para revisar configuraciones de CloudFront, diseñar despliegues continuos seguros o implementar soluciones en la nube, en Q2BSTUDIO ofrecemos servicios especializados en servicios cloud aws y azure y en desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida. Podemos auditar tu arquitectura, proponer mitigaciones temporales y desplegar mejores prácticas para evitar este tipo de incidencias en producción. Con experiencia en inteligencia artificial y ciberseguridad, además de integración con herramientas de monitorización y servicios inteligencia de negocio, te ayudamos a mantener sistemas robustos.

Introducción: Al ejecutar pruebas con Jest en una aplicación Vite React TypeScript que usa Supabase es habitual encontrarse con errores como TS1343 import.meta solo puede usarse con configuraciones de módulo específicas, SyntaxError Cannot use import statement outside a module y errores de red tipo ENOTFOUND al intentar acceder a Supabase durante los tests.

Causas: El problema suele deberse a dos factores principales. Primero, componentes como src/utils/supabase.ts asumen que import.meta.env está disponible, cuando Jest y Node no lo soportan en ese contexto. Segundo, la configuración de Jest está mezclada entre ESM y CommonJS, por lo que Jest no logra interpretar correctamente los archivos y se desencadena una cadena de errores.

Solución resumida: 1 Sustituir import.meta.env por process.env en el código que crea el cliente de Supabase. En vez de depender de import.meta.env usar variables de entorno estándar como process.env.VITE_SUPABASE_URL y process.env.VITE_SUPABASE_ANON_KEY y crear el cliente con createClient(supabaseUrl, supabaseAnonKey). 2 Crear un archivo de setup en JavaScript que use require para cargar utilidades de testing y para inyectar valores dummy en process.env durante las pruebas. Para entornos de CI o integración usar un fichero .env.test y dotenv. 3 Establecer Jest en modo CommonJS con un archivo jest.config.cjs: usar preset ts-jest, testEnvironment jsdom, indicar setupFilesAfterEnv apuntando al archivo de setup, configurar transform con ts-jest y mapear módulos de estilo a identity-obj-proxy. Mantener consistencia usando require y module.exports para código relacionado con Jest evita mezclas ESM/CJS que generan fallos.

Detalles prácticos: Evita en los tests el uso directo de import.meta.env. En su lugar, lee process.env.VITE_SUPABASE_URL y process.env.VITE_SUPABASE_ANON_KEY y proporciona valores por defecto para las pruebas. En el setup de Jest define process.env.VITE_SUPABASE_URL igual a una URL de prueba y process.env.VITE_SUPABASE_ANON_KEY igual a una clave dummy para que las llamadas no reales no generen errores de DNS o ENOTFOUND. Además, sustituye las llamadas a servicios externos por mocks y spies para centrar las pruebas en el comportamiento de tu código y no en la disponibilidad de terceros.

Buenas prácticas: 1 Mantén claro el alcance de las pruebas unitarias y evita comunicación de red real en ellas. 2 Usa mocks para Supabase u otros proveedores en las pruebas de unidad y reserva integraciones reales para tests E2E o entornos de staging. 3 Prefiere coherencia en el estilo de los archivos de configuración: si Jest se configura en CJS, escribe los archivos de configuración y setup en CJS para mayor estabilidad.

En nuestra última guía vimos las variables y los tipos de datos, los sustantivos de un lenguaje de programación. Ahora toca aprender los verbos: la lógica, la repetición y los bloques reutilizables que dan cerebro y músculo a los programas.

Control del flujo con condicionales. Las sentencias condicionales permiten que el programa tome decisiones y ejecute caminos distintos según si una expresión es verdadera o falsa. En Object Sense OSE lo más habitual es usar if, elseif y else para ramas simples: if expr ... elseif expr ... else ... endif. Para muchos casos posibles, switch suele ser más limpio que encadenar muchos if. Por ejemplo, comprobar el tipo de un objeto con switch permite ejecutar métodos distintos según sea una cadena, un diccionario u otro tipo.

Bucle for para iterar colecciones. Cuando hay que procesar cada elemento de una lista o diccionario, el bucle for ahorra trabajo repetitivo y hace el código más claro. Por ejemplo se puede recorrer una lista con for item in list ... endfor o un diccionario obteniendo clave y valor con for [key,val] in items(dict) ... endfor.

Bucle while para condiciones dinámicas. El bucle while repite un bloque mientras una condición se cumpla. Es útil cuando el número de iteraciones no es conocido de antemano. En ambos bucles se usan palabras clave como break para salir y continue para pasar a la siguiente iteración.

Funciones para organizar y reutilizar lógica. Las funciones agrupan instrucciones en unidades con nombre que se pueden invocar varias veces. En OSE se definen funciones globales con function! Nombre(args?) ... endfun y se retornan valores con return. Las funciones hacen el código más modular, facilitan pruebas y mantienen la base de código mantenible.

Lambdas y cerraduras. Para operaciones pequeñas y anónimas se usan lambdas, expresiones de una línea que simplifican el código. Las closures permiten que una función recuerde el entorno donde fue creada, una herramienta potente para conservar estado sin variables globales y para construir componentes como contadores o gestores de recursos.

Ejemplo integrador. Una función ProcessNumbers que recorre una lista, suma solo los positivos y devuelve el resultado combina bucles, condicionales y retorno de valor; es una muestra clara de cómo se unen estas piezas para resolver problemas reales.

Aplicaciones reales y cómo te ayudamos. En Q2BSTUDIO convertimos conceptos como estos en soluciones productivas: desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida para clientes que necesitan productos escalables y mantenibles. Ofrecemos servicios de inteligencia artificial y soluciones de ia para empresas que optimizan procesos, crean agentes IA y automatizan decisiones. Si tu proyecto requiere integración con cloud, trabajamos con servicios cloud aws y azure para desplegar y escalar aplicaciones de forma segura.

Pequeña Fascinación Dev En Zürich organizo un meetup llamado Railshöck donde, de vez en cuando, aparece alguien que presenta soluciones que parecen de otro mundo. Modelos de trabajo en Rails tan personalizados que solo pueden nacer en empresas muy pequeñas, de una o dos personas, que controlan por completo su stack de desarrollo y crean flujos de trabajo a medida sin necesidad de imponer convenciones a gran escala.

Recientemente destacaron dos propuestas que me parecen fascinantes. Por un lado Svelte on Rails, una aproximación para introducir reactividad en el frontend sin el parpadeo que a veces provoca Stimulus connect, aprovechando herramientas como vite y el renderizado en el servidor para lograr una experiencia elegante y sin fricciones. Por otro lado compony, una locura creativa de DSL pensada para la mente de su autor que, por su productividad, terminó derivando en un nuevo patrón de diseño llamado Anchor Model que resuelve el problema de entidades únicas en la base de datos, algo parecido a un enum pero más expresivo.

Estas presentaciones muestran cómo la libertad de un equipo pequeño permite experimentar con soluciones puntuales y muy efectivas, y cómo ideas así pueden inspirar arquitecturas aplicables a proyectos más grandes si se adaptan con criterio.

Afinación inteligente: LLMs automatizan la magia de los hiperparámetros y transforman la forma en que entrenamos modelos. Afinar tasas de aprendizaje, tamaños de lote y arquitecturas solía ser una búsqueda interminable que consumía tiempo de desarrolladores y recursos de cómputo. Ahora es posible que un asistente basado en modelos de lenguaje grandes analice experimentos previos y recomiende la mejor configuración para tu problema sin necesidad de ejecutar nuevas pruebas.

Imagina un sumiller que no solo prueba el vino, sino que también revisa el historial del viñedo, la composición del suelo y los patrones climáticos para recomendar la añada perfecta. Ese es el enfoque: combinar meta learning y XAI para que el sistema entienda por qué ciertos hiperparámetros funcionan mejor y pueda justificar sus recomendaciones, mejorando la interpretabilidad y la reproducibilidad.

Principales ventajas: optimización zero shot sin nuevos entrenamientos · reducción de costes computacionales · selección automática de modelos preentrenados · prototipado más rápido y mejor asignación de recursos · explicaciones sobre por qué se recomiendan parámetros específicos

Para implementar esto con éxito hay que contar con datos históricos diversos y bien documentados. Un consejo práctico es registrar meticulosamente hiperparámetros, métricas, versiones de código, semillas aleatorias y variables ambientales. Con ese historial, el LLM actúa como un guía inteligente que detecta patrones y sugiere configuraciones antes de lanzar el entrenamiento, lo que acelera iteraciones y mejora la eficiencia.

Las aplicaciones van más allá del análisis de imágenes. En modelado financiero, por ejemplo, optimizar parámetros de algoritmos de trading puede marcar la diferencia entre una estrategia rentable o no. En general, esta técnica democratiza el acceso a modelos de alto rendimiento, favorece investigaciones más sostenibles y acelera el progreso en múltiples dominios de inteligencia artificial.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software y aplicaciones a medida y combinamos esa experiencia con servicios de inteligencia artificial para empresas. Podemos ayudar a integrar soluciones de afinación automática de hiperparámetros en tus pipelines de Machine Learning, aprovechando buenas prácticas de registro de experimentos y explicabilidad. Con experiencia en ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, y business intelligence, ofrecemos una solución integral para desplegar modelos seguros y escalables en producción.

IA en Acción: Blog Transformado explora cómo la inteligencia artificial está revolucionando la atención al cliente, la automatización de procesos y la toma de decisiones en empresas de todos los tamaños. Desde asistentes virtuales hasta agentes IA capaces de integrarse con sistemas existentes, las organizaciones pueden ofrecer respuestas 24/7, reducir costes y mejorar la experiencia del usuario.

Un caso paradigmático es el uso de asistentes conversacionales que se integran con CRM y flujos internos, permitiendo automatizar consultas frecuentes, escalar incidencias al equipo humano cuando hace falta y capturar datos útiles para análisis posteriores. Estas soluciones suelen reducir costes operativos entre 15-30% y aumentar la satisfacción y la retención de clientes.

En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida con especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad para entregar proyectos seguros, escalables y alineados con objetivos de negocio. Diseñamos agentes IA, chatbots y plataformas de automatización que se integran con CRMs y herramientas de analítica avanzada, asegurando trazabilidad y cumplimiento de políticas de seguridad.

Nuestras soluciones incluyen despliegues en la nube y gestión de infraestructuras en servicios cloud aws y azure para garantizar disponibilidad, escalado y optimización de costes. Además ofrecemos servicios de inteligencia de negocio y dashboards con power bi para convertir datos en decisiones accionables y mejorar KPIs clave.

¿Cómo conseguir más patrocinadores para proyectos de código abierto ahora que dedico mi trabajo a tiempo completo al software libre y de código abierto? Si no mejoro mi estrategia de difusión corro el riesgo de quedarme sin recursos. Tras conversar con personas que lo hacen muy bien he recopilado ideas prácticas y las he convertido en dos listas accionables que puedo empezar a aplicar de inmediato: una lista corta y otra extensa. Me gustaría conocer tu opinión y recibir tu visto bueno.

Checklist corto • Define claramente el valor de tu proyecto para empresas e individuos; menciona cómo mejora procesos y reduce costes. • Crea una página de patrocinio simple con niveles y beneficios tangibles. • Publica casos de uso y métricas de adopción. • Comunica actualizaciones regulares en canales públicos y privados.

Checklist largo • Segmenta posibles patrocinadores por industria y tamaño, y adapta propuestas: si buscas empresas que usan servicios cloud, destaca compatibilidad con servicios cloud aws y azure. • Ofrece patrocinio fiscal o acuerdos claros de soporte y SLA. • Produce contenido de marketing: webinars, demos, whitepapers y videos mostrando integraciones con herramientas de inteligencia de negocio y power bi. • Construye confianza con auditorías de seguridad y pruebas de penetration testing para abordar preocupaciones de ciberseguridad. • Presenta rutas de colaboración técnica: contribuciones dirigidas, sprints patrocinados y agentes IA que automatizan flujos de trabajo. • Mide y comunica el retorno de inversión: adopción, ahorro de tiempo y mejoras en la calidad.

He reescrito y traducido al espaol un ejercicio del libro YDKJS yet series, Up and Going, para que sea fcil de entender y para mostrar cmo interpretar requisitos ambiguos antes de escribir cdito. El ejercicio pide calcular el precio total de una compra de telfonos comprando repetidamente hasta quedarse sin dinero, anadir accesorios mientras la compra est por debajo de un umbral mental, sumar impuestos y dar el resultado formateado. Tambin sugiere crear funciones para calcular impuestos y para formatear precios y anima a usar entrada del usuario para el saldo bancario.

Primero hay que separar lo que se debe comprar y las restricciones: cosas a comprar telfonos y accesorios; condiciones seguir comprando telfonos hasta quedarse sin dinero o hasta chocar con un umbral mental; sumar impuestos; mostrar el total correctamente formateado; comprobar si el total cabe en la cuenta bancaria. Separar requisitos ayuda a clarificar el problema y evita asumir reglas ocultas.

Un conjunto de constantes y variables sugeridas para pensar el problema podran ser por ejemplo const PHONE_PRICE = 10000; const ACCESSORY_PRICE = 3000; const MENTAL_THRESHOLD = 90000; const TAX_RATE = 0.08; var bankAcct = 100000; var amount = 0; var numPhones = 0; var numAccessories = 0; Estas variables permiten llevar contabilidad de lo comprado y de los conteos.

La lgica del bucle se puede explicar as: mientras el importe acumulado sea menor que el saldo de la cuenta bancara se compra un nuevo telfono sumando PHONE_PRICE al importe y aumentando numPhones; luego, si el importe actual est por debajo del MENTAL_THRESHOLD, se suma ACCESSORY_PRICE y se incrementa numAccessories. Al terminar el bucle se aplica la funcin de impuestos.

Las funciones requeridas se piensan as: function calcTax(amount) devuelve amount multiplicado por TAX_RATE; function formatAmount(amount) devuelve el importe redondeado a dos decimales con el smbolo de moneda delante. Estas funciones encapsulan tareas repetitivas y facilitan el mantenimiento y la legibilidad del cdito.

Un punto importante es la interpretacin del enunciado. Si se toma literalmente gastar hasta quedarse sin dinero, el bucle intenta agotar el saldo; sin embargo, el umbral mental puede actuar como una restriccin que impide aadir accesorios cuando la suma supera ese lmite, cambiando el comportamiento esperado. Ambas interpretaciones son vtiles, pero hay que elegir una y documentarla: eso mismo es pensar como programador, es decir, identificar restricciones, escribir reglas claras y luego implementar cmo se aplican.

Comparando una versin minimalista con una ms explcita se aprecia la diferencia entre escribir el mnimo de cdito necesario y documentar cada variable para mayor transparencia. La versin minimalista puede usar pocas variables y un cdito corto, mientras que una versin explcita separa totales por telfonos, totales por accesorios, nmero de unidades y total con impuestos, lo que facilita pruebas y depuracin.

Algunos consejos prcticos para resolver ejercicios similares: 1 identificar entradas y salidas 2 definir constantes y variables que representen conceptos del problema 3 escribir funciones para operaciones repetidas como calcular impuestos y formatear importes 4 decidir y documentar cmo se aplican restricciones ambiguas 5 probar con varios valores iniciales de saldo para comprobar casos lmite.